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redis数据太多怎么办 redis大量插入数据导致获取数据慢

解决大量数据插入数据库导致报错、超时1、我们往数据库中导入的数据通常是有固定的模板的 ， 也就是有列头，但是可能excel中的一条数据分布存储在不同的数据表中，那么我们怎么来导入了 ， 我们可以在类文件中直接拼接sql语句插入，这样做的话我认为比较麻烦 。
2、当然页面超时也有可能是遇到数据库连接超时 ， 这个时候需要重启数据库服务器才正常 ， 具体操作方法是先验证是否是数据库连接超时，可以先检查一下SQLServer的日志，看是否有这样的报错 。
3、根据相关资料查询，sqlserver2019数据库导入数据时超时是由于数据库设计问题造成SQL数据库新增数据时超时 。
4、增加数据库连接池大?。和ü黾邮菘饬映氐拇笮 。梢运醵塘映刂锌障辛拥牡却奔洌?从而减少事务超时的可能性 。优化SQL语句：对SQL语句进行优化，避免使用复杂的查询、过多的JOIN操作等可能导致性能下降的操作 。
5、方法2：使用dataset填充本地数据库，能够成功插入几千条条数据，但之后就不插入了，这个问题没怎么遇见过 。应该不存在缓存未清理导致满的问题 ， 你多设置断点调试，如果已插入的数据再插入会主键重复报错，这是正常的 。
使用python同步mysql到redis?由于数据较多,一条一条读出来写到redis太...【redis数据太多怎么办 redis大量插入数据导致获取数据慢】mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配 ， 从而大大缩短了同步时间 。
数据库同步到Redis 我们大多倾向于使用这种方式，也就是将数据库中的变化同步到Redis，这种更加可靠 。Redis在这里只是做缓存 。
二者数据同步的关键在于mysql数据库中主键，方案是在redis启动时区mysql读取所有表键值存入redis中，往redis写数据是 ， 对redis主键自增并进行读取，若mysql更新失败 ， 则需要及时清除缓存及同步redis主键 。
则需要及时清除缓存及同步redis主键 。这样处理，主要是实时读写redis，而mysql数据则通过队列异步处理，缓解mysql压力，不过这种方法应用场景主要基于高并发，而且redis的高可用集群架构相对更复杂，一般不是很推荐 。
先讲MySQL ， MySQL中一个事务提交之后就永久写入了，同时将事务的操作写入日志 。然后，slave从master中请求日志，复制这个事务的操作（注意不是sql语句） 。
使用阿里开源的 canal 作为数据同步工具 。总的来说有两种方案 本文把两种方式都实现下 。如果公司有统一的平台接入binlog的话，canal+mq应该是比较好的解耦的方式 。
redis一次访问耗时1、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢 。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况 。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大 ， 会导致set操作的耗时增加 。
2、redis服务器查询某个key获取的耗时可以使用Redis自带的命令TIME命令来获取，步骤如下 。执行TIME命令，记录当前时间戳timestamp1 。执行GETkeyname等相关命令，获取对应的值 。再次执行TIME命令 ， 记录当前时间戳timestamp2 。
3、分钟 。截止到2022年12月9日，redis系统中hash运用时的耗时是5分钟的准备 。
4、频繁读取redis性能会有影响 。根据查询相关公开信息显示，由于redis的数据存储在内存中，而且每次访问都需要消耗一定的时间，因此，频繁读取redis会大大增加工作和I/O开销，进而影响其性能 。
5、因此这里选择了一种开发成本更加低廉的方式 ， 借用已经比较成熟的MySQL UDF，将MySQL数据首先放入Gearman中，然后通过一个自己编写的PHP Gearman Worker ， 将数据同步到Redis 。
6、绑定CPU的Redis，在进行数据持久化时 ， fork出的子进程，子进程会继承父进程的CPU使用偏好，而此时子进程会消耗大量的CPU资源进行数据持久化，子进程会与主进程发生CPU争抢 ， 这也会导致主进程的CPU资源不足访问延迟增大 。
redis的set方法耗时高1、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小 ， 一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能 。锁不是影响性能的主要因素 。
2、比如新上线的备机 。第三个是修改配置文件，进行重启，将硬盘中的数据加载进内存，时间比较久 。在这个过程中，redissearch不能提供服务 。redissearch优点包括支持多种数据类型包括set等五种数据类型，操作非常方便 。
3、测试了下 ， expire 0，就相当于超时时间为0，效果是这个key会被立马删除 。
4、官网set的格式：SET key value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]但我这样写报错：set mykey a 30 （error） ERR syntax error 求正确写法 。
我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多 ， 需要时间检验 。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题 。
检查自己的网路是不是已经连接成功了，网速限速没，连接成功后再次登录 ， 就可以看自己想要看的视频了 。
所以要维护好这个集群的每个节点信息，不然会导致整个集群不可用，其内部采用特殊的二进制协议优化传输速度和带宽 。redis-cluster把所有的物理节点映射到[0 ， 16383]slot（槽）上，cluster负责维护node--slot--value 。
如何转化，可参考后面的脚本 。利用管道插入 cat data.txt | redis-cli --pipe Shell VS Redis pipe 下面通过测试来具体看看Shell批量导入和Redis pipe之间的效率 。
将需要操作的key计算出对应的solt，得到hostAndPort，分组存放在一个map中 。
如果您正在寻找一个Redis集群迁移工具，NineData是一个值得考虑的选择 。它提供了一个高效、安全的数据迁移工具，可以在不影响业务的前提下实现Redis集群的高效迁移 。操作使用方面 ， NineData的数据迁移工具也非常简便 。
为什么缓存越大数据库越慢?1、运行速度 内部存储器的最显着特征是快速访问和缓慢访问外部存储 。容量 内部存储器容量?。?外部存储器容量大 存放时间 内部存储器关闭后，数据将被清除，但外部存储器的数据不会消失 。
2、这是因为 ， 当缓存的大小超过了一定的阈值时，计算机可能会将过多的数据存储到缓存中，从而导致缓存的效率降低 。此外，过大的缓存还可能会消耗过多的内存资源，从而影响系统的稳定性和性能 。
3、电脑内存的大小 。复制过程中，所有文件都在会内存中缓存，所以复制的时间越长，占用内存的空间越大 ， 速度慢也就是自然的了 。系统的稳定性 。
4、速度不同 硬盘存取在硬盘和 存储器之间交换数据，如果缓存大，就会提高数据的传输速度，一般情况下 ， 缓存越大，数据在复制时数据快慢就越明显 。
5、MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长 。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢 。

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